## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741 Vol. 5 No. 2 Agustus 2019

## Analisis Implementasi Model Durasi Klatt pada Bahasa Melayu Pontianak Menggunakan Diphone

## Bahasa Indonesia
Arif Bijaksana Putra Negara #1 , Numrotul Hatimah #2 , Rudy Dwi Nyoto #3
# Fakultas Teknik Jurusan Informatika, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Hadary Nawawi, Pontianak
1 arifbpn@informatika.untan.ac.id
2 numrotul64@gmail.com
3 rudydn@informatika.untan.ac.id
Abstrak —  Bahasa  Melayu  Pontianak  merupakan  salah  satu bahasa  daerah  yang  ada  di  Provinsi  Kalimantan  Barat, khususnya  banyak  digunakan  sebagai  alat  komunikasi  oleh orang Melayu yang ada di Pontianak sebagai bahasa sehari- hari.  Salah  satu  usaha  untuk  melestarikan  Bahasa  Melayu Pontianak  yaitu  dengan  mengembangkan  TTS.  Salah  satu model  yang  dapat  dikembangkan  untuk  membangun  TTS adalah model
diphone
concatenation .
Untuk mengembangkan TTS model diphone diperlukan nilai durasi tiap  fonem  yang  diucapkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  model  durasi  Klatt  yang  menggunakan aturan  suku  kata  dan  tipe  suku  kata  dapat  memprediksi durasi  fonem  sintesa  ucapan  Bahasa  Melayu  Pontianak. Jumlah  kalimat  yang  digunakan  untuk  analisis  adalah  576 kalimat  yang  terdiri  dari  5133  kata.  Pengujian  awal dilakukan  untuk  mencari  rentang  nilai  kecepatan  durasi yang masih dapat diterima oleh pendengar yang dinyatakan dalam  rentang  persentase.  Hasil  pengujian  awal  ini diperoleh  nilai  rentang  kecepatan  durasi  adalah  -20% hingga  20%.  Pengujian  selanjutnya  adalah  mencari  nilai akurasi  prediksi  durasi  fonem  sintesa  yang  menggunakan metode  Klatt  terhadap  durasi  fonem  dari  10  kalimat  uji yang  terdiri  dari  320  fonem.  Hasil  pengujian  durasi  fonem dari  10  kalimat  uji  diperoleh  30%  fonem  yang  kecepatan durasinya masih dapat diterima. Sedangkan hasil pengujian untuk mencari nilai akurasi prediksi durasi fonem terhadap total  durasi  kalimat  pada  100  kalimat  uji,  diperoleh  94% kalimat  yang  kecepatan  durasinya  masih  dapat  diterima. Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  model  durasi  Klatt yang  menggunakan  aturan  suku  kata  dan  tipe  suku  kata dapat  memprediksi  durasi  fonem  total  pada  ucapan  sintesa bahasa Melayu Pontianak.
Kata kunci — durasi fonem, model durasi Klatt, melayu pontianak, diphone bahasa indonesia, aturan durasi

## I. P ENDAHULUAN
Text to speech (TTS) adalah pengkonversi teks menjadi ucapan  yang  mirip  dengan  ucapan  manusia  berbasis komputer. Kualitas TTS dinilai dari dua hal penting yang selalu  dijadikan  tolak  ukur,  yaitu naturalness dan
intelligibility [1]-[3]. Naturalness menyatakan  tingkat kealamian  atau  kemiripan  sintesa  ucapan  yang  dihasilkan dengan  suara  manusia.  Sedangkan intelligibility dinilai dari kemampuan untuk memahami kata atau kalimat yang diucapkan.  Prameter  terpenting  dalam  kualitas  keluaran sistem TTS adalah kejelasan suara yang diucapkan.
Sulitnya  membangun  TTS  untuk  suatu  bahasa  tentu memerlukan database yang  besar.  Pengembangan  TTS saat ini banyak menggunakan model statistik. Membangun  TTS  pada  model  ini  memerlukan  usaha  dan data yang sangat besar. Salah satu cara untuk mengurangi penyimpan  data  yang  besar  yaitu  dengan  menggunakan diphone database . Diphone merupakan  unit  ucapan  yang paling sering digunakan sebagai unit database [4]. Saat  ini  telah  dikembangkan diphone database ‖id1‖ Bahasa  Indonesia  yang  mana  program  ini  dibuat menggunakan  aksen  Bahasa  Indonesia  [5]. Diphone database ‖id1‖  dibuat  oleh  Arry  Akhmad  Arman  pada tahun  2000  di  Belgia. Software pendukung  yang dikembangkan  untuk database diphone Bahasa  Indonesia yaitu  MBrola.  Mbrola  berfungsi  sebagai  pembangkit sinyal  ucapan  dengan  menggabungkan  fonem  yang  telah diberi nilai-nilai durasi dan pitch.
Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan diphone Bahasa  Indonesia  dilakukan  oleh  Mizky  Dwi  Mentari Putri  (2016)  [6].  Pada  penelitian  tersebut,  dilakukan pengembangan text to speech generik Bahasa Bugis Wajo menggunakan diphone Bahasa  Indonesia.  Sintesa  ucapan pada penelitian ini menghasilkan bunyi yang jelas dengan nilai  rata-rata  kejelasan  kata  uji  sebesar  92.71%.  Tak hanya itu, pengembangan TTS Bahasa Melayu Pontianak sudah  pernah  dikembangkan.  Penelitian  ini  telah dilakukan oleh Erwin Guntoro (2018) [7]. Namun ucapan yang dihasilkan masih belum baik, dikarenakan data yang digunakan  dalam  pengembangan  TTS  Bahasa  Melayu Pontianak masih kurang.
Bahasa  Melayu  Pontianak  merupakan  satu  diantara banyak  bahasa  yang  ada  di  Provinsi  Kalimatan  Barat,
khususnya  banyak  digunakan  sebagai  alat  komunikasi oleh orang Melayu yang ada di Pontianak sebagai Bahasa sehari-hari  [8].  Namun  tidak  hanya  penduduk  asli  yang menggunakan  Bahasa  Melayu  Pontianak,  tetapi  ada  juga orang  Cina  dan  Dayak  yang  merupakan  salah  satu  suku yang  ada  di  Kota  Pontianak.  Kosa  kata  Bahasa  Melayu Pontianak  hampir  sama  denga  Bahasa  Indonesia.  Bahasa Indonesia  merupakan  satu  dialek  temporal  dari  Bahasa Melayu,  yang  struktur  dan  khazanahnya  sebagian  besar masih  sama  atau  mirip  dengan  temporal  terdahulu  [9]. Kemiripan  tersebut  dikarenakan  akar  dari  Bahasa Indonesia  adalah  Bahasa  Melayu,  yang  mana  kedua bahasa  ini  masih  serumpun.  Set  pos  fonem  Bahasa Indonesia  ada  pada  fonem  Bahasa  Melayu  Pontianak sehingga diphone database ‖id1‖  bisa  digunakan  pada Bahasa Melayu.
Untuk  membangkitkan  sintesa  ucapan  TTS  Bahasa Melayu Pontianak  menggunakan diphone diperlukan data berupa  kode  fonem,  durasi  dan  nilai  pitch.  Salah  satu indikator  terpenting  terhadap  kejelasan  ucapan  yang disintesiskan  untuk  TTS  suatu  bahasa  yaitu  durasi  tiap fonem.  Durasi  fonem  sangat  bervariasi  tergantung  pada penutur  yang  berbeda-beda  sehingga  karakteristik  durasi rata-rata  yang  diperkirakan  oleh  penutur  ahli  bahasa  dan orang awam pada umumnya juga berbeda [10].
Pemberian durasi untuk tiap fonem dapat menggunakan beberapa  model  prediksi  durasi.  Salah  satunya  yaitu model  durasi  Klatt  yang  mana  model  ini  menetapkan persentase  kenaikan  atau  penurunan  nilai  durasi  fonem. Model durasi Klatt termasuk model durasi berbasis aturan, model ini dapat dibangun pada database yang lebih  kecil [11].  Sehingga  model  durasi  berbasis  aturan  ini  cocok dengan penggunaan diphone database . Beberapa penelitian  telah  menggunakan  model  durasi  Klatt  untuk memprediksi durasi fonem. Model Klatt telah dikembangkan  untuk  beberapa  bahasa  asing  seperti Bahasa  Inggris  tahun  1987,  Swedia  tahun  1986,  Jerman tahun 1994 dan Prancis tahun 1987 [2]. Penelitian terbaru prediksi  durasi  fonem  menggunakan  model  Klatt dikembangkan  pada  bahasa  Lituania  pada  tahun  2016. Suatu  bahasa  bersifat  dependen,  sehingga  suatu  metode bisa  diterapkan  untuk  suatu  bahasa  tertentu  tetapi  belum tentu  untuk  bahasa  yang  lain.  Oleh  karena  itu,  penelitian yang  akan  dilakukan  adalah  memprediksi  durasi  fonem menggunakan  model  durasi  Klatt  pada  ucapan  Bahasa Melayu  Pontianak  dengan diphone database Bahasa Indonesia.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Text To Speech
Sistem text to speech adalah suatu sistem yang mampu memproduksi  sinyal  ucapan  secara  otomatis  melalui transkripsi  grafem  ke  fonem  untuk  kalimat  yang diucapkan  [12].  Suatu  sistem  text  to  speech  prinsipnya terdiri dari dua subsistem [1], yaitu:
1. Bagian konverter teks ke fonem (text to phoneme).
2. Bagian  konverter  fonem  ke  ucapan  (phoneme  to speech).

## Gambar. 1 Sistem Text To Speech [1]
Bagian  konverter  teks  ke  fonem  berfungsi  untuk mengolah  kalimat  masukan  dalam  suatu  bahasa  tertentu yang  berbentuk  teks  menjadi  urutan  kode-kode  bunyi yang  direpresentasikan  dengan  kode  fonem,  durasi  serta pitch.  Bagian  konverter  fonem  ke  ucapan  menerima masukan  kode-kode  fonem  serta  pitch  dan  durasi  yang telah dihasilkan oleh bagian sebelumnya.

## B. Fonem Bahasa Indonesia
Bahasa  Indonesia  memiliki  enam  buah  fonem  vokal, yaitu /i/, /e/, /ә/,  /a/, /u/, dan /o/ dan delapan belas fonem konsonan  diantaranya  /p/,  /t/,  /c/,  /k/,  /b/,  /d/,  /j/,  /g/,  /m/,
/n/,  /ň/,  /ŋ/,  /s/,  /h/,  /r/,  /l/,  /w/,  dan  /y/  [13].  Kemudian terdapat  penambahan  empat  fonem  yang  berasal  dari bahasa asing yaitu /x/, /z/, /f/, /ʃ/ [14].

## C. Perbedaan Fonologi Bahasa Melayu Pontianak dan Bahasa Indonesia
Bahasa Melayu Pontianak tidak memiliki bunyi /f/, /v/, /z/,  /x/,  dan  /q/.  Ciri  khas  Bahasa  Melayu  Pontianak ditemukan pada bunyi /e/ pepet seperti pada kata ―lemari‖. Setiap  kata  yang  memiliki  akhiran  bunyi  a  dalam  bahasa melayu  dialek  lain  dan  Bahasa  Indonesia  akan  berubah menjadi /e/ pepet [15].
Secara fonologis, bahasa Melayu Pontianak dan bahasa Indonesia memiliki perbedaan teratur dan perbedaan tidak teratur [16]. Perbedaan teratur meliputi [a]-[∂], [i]-[ε], [u]- [Ο], [r]-[k], [Ø]-[k]. Terdapat enam puluh tujuh (67) kata perbedaan teratur dalam bahasa Indonesia standar dengan bahasa  Melayu  Pontianak.  Perbedaan  tidak  teratur  terdiri dari  [l]-[k],  [k]-[g],  [i]-[a].  Terdiri  dari 3  perbedaan  tidak teratur  dalam  bahasa  Indonesia  dengan  bahasa  Melayu Pontianak.  Terdapat  perbedaan  diakhir  kata  dan  juga diawal kata.

## D. Durasi
Menurut Ni Kadek Mega Ratnawati (2018) [17], durasi sering juga disebut kuantitas (quantity) karena menyangkut  jumlah  atau  lamanya  waktu  yang  digunakan untuk pengucapan sebuat bunyi.

## E. Model Durasi Klatt
Dennis  Klatt  mengusulkan  sebuah  model  berbasis aturan,  yang  diimplementasikan  dalam  sistem  MITalk [11][10].  Model  durasi  Klatt  telah  dikembangkan  untuk beberapa  bahasa,  termasuk  Bahasa  Inggris,  Swedia, Jerman dan Prancis  [2][10][11]. Model Klatt  menyatakan bahwa [2],[18]-[20].
1. Setiap jenis segmen fonetik memiliki durasi asli yang ditentukan sebagai salah satu sifat yang khas,
2. Setiap aturan mencoba untuk mempengaruhi persentase  kenaikan  atau  penurunan  durasi  segmen, tetapi
3. Segmen  tidak  dapat  dipersingkat  kurang  dari  durasi minimum tertentu [21].
Menurut  Kasparaitis  (2016)  [10],  Klatt  menentukan sejumlah  efek  kontekstual  yang  signifikan yang mempengaruhi  durasi  fonem.  Setiap  bahasa  memiliki kumpulan efek kontekstualnya sendiri, yang mempengaruhi durasi  fonem  dan harus dibentuk dibawah pengawasan ahli bahasa. Contoh efek yang mempengaruhi durasi fonem menurut Klatt, sebagai berikut.
1. Apakah  fonem  tersebut  termasuk  vokal  atau konsonan;
2. Apakah konsonan disuarakan atau tidak disuarakan;
3. Posisi  fonem  dalam  sebuah  kalimat,  posisi  fonem dalam satu kata;
4. Panjang kata;
5. Dampak dari fonem yang berdekatan.
Oleh  karena  itu,  prediksi  durasi  suatu  fonem dinyatakan dengan persamaan [2][18][20].
D 0 = K. (D i – D min ) + D min
(1)
Persamaan  (1)  merupakan  persamaan  dari  model durasi Klatt yang mana D0 adalah nilai prediksi durasi. Di (durasi inheren) diperoleh dari hasil rata-rata durasi setiap fonem. Dmin (durasi minimal) diperoleh dari hasil analisis setiap fonem. K (konstanta) adalah persentase pemendekan  yang  ditentukan  dengan  menerapkan  11 aturan Klatt [18].
(2)
Sebelum  melakukan  prediksi  dari  persamaan  (1), terlebih  dahulu  menentukan  nilai  konstanta  setiap  fonem. Konstanta  fonem  diperoleh  dari  rumus  yang  mengacu pada  (2).  Untuk  D0  (durasi  awal  atau  durasi  asli),  durasi minimal  fonem  dan  durasi  rata-rata  fonem  diperoleh  dari data kalimat Bahasa Melayu Pontianak.

## F. Database Diphone Mbrola
Mbrola  engine  adalah  software  yang  digunakan  untuk mensistesa ucapan berkualitas tinggi. Mbrola menggunakan database diphone yang  direkam  dalam format  16bit  sehingga  kualitas  suara  yang  dihasilkan sangat baik [23]. Menurut Anggara Narullita (2009) [24], diphone merupakan sebuah database yang digunakan oleh Mbrola engine untuk melakukan pemeriksaan string yang akan  dirubah  ke  dalam  bentuk  suara,  teks  yang  akan dirubah  dalam  bentuk  suara  harus  melewati  penyaringan kata  yang  sesuai  dengan diphone terlebih  dahulu,  tanpa adanya diphone maka  proses  pengubahan  teks  menjadi suara tidak akan bisa dilakukan.
Saat ini telah tersedia diphone database dalam berbagai macam  bahasa,  antara  lain  bahasa  Inggris  Amerika, Inggris  British,  Jerman,  Yunani,  Hindi,  Italia,  Spanyol, Indonesia, Korea, Jepang, Turki, dan lainnya [7]. Diphone yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah diphone database Bahasa  Indonesia  ―id1‖. Database diphone bahasa Indonesia (Id1) memiliki 30 fonem termasuk spasi [1].  Table  fonem  untuk database Id1  dapat  dilihat  pada tabel 1 [23].
TABEL I F ONEM D ATABASE D IPHONE ID1 Fonem Sampa Contoh Kata p p panas, apa, siap b b baca, sebab t t tanam, atap, penat d d datang, tadi k k kami, akan, tidak g g gula, agar, reog c tS cari, rencana j dZ jadi, bejana f f faktor, kafan, alif s s saran, kasar, beras z z zebra, azimuth h h hitam, sehat, sah m m musin, aman, hitam n n nusa, anda, hutang ng N angka, siang r r robot, armada, sonar l l lima, alamat, kesal w w waktu, bawa y j yakin, bahaya ny nY nyaris, kenyang a V akhir, bagus, nira e @ embun, petang e e edisi, medan, hore i I ikal, bila, bali o Q orang, mohon, joko u U usaha, bukan, biru ai aI santai, landai oi OI amboi au aU ampau, pulau Spasi

## III. M ETODE P ENELITIAN
Langkah-langkah  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2 sebagai berikut:

## Gambar. 2 Metode penelitian
Berdasarkan  gambar  2  dapat  dijelaskan  metodologi penelitian sebagai berikut:

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  berupa  data  teks  cerita  dalam Bahasa  Melayu  Pontianak  yang  diperoleh  dari  hasil observasi.  Data  teks  berupa  Buku  yang  berjudul  Sepok Satu  karangan  Pay  Jarot  Sujarwo.  Jumlah  kalimat  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  576  kalimat. Teks  cerita  dari  buku  tersebut  direkam  oleh  seorang penutur  ahli  Bahasa  Melayu  Pontianak.  Hasil  rekaman disimpan  dalam file suara  mono,  resolusi  16bit,  dan sampling rate 44100 dengan format *.wav.

## B. Tagging Fonem
File rekaman  suara yang  tersimpan  diproses menggunakan wavesurfer untuk  diberi  tanda  atau  label diawal hingga diakhir pengucapan fonem guna mendapatkan  nilai  durasi  tiap-tiap  fonem  dalam  kalimat. Setiap rekaman yang telah diberi label disimpan dalam file dengan format .misc.

## C. Analisis Durasi Fonem
Fonem  yang  dianalisis  adalah  fonem  yang  dapat dikonversi  ke  dalam  kode-kode  fonem  dengan database diphone Bahasa  Indonesia.  Pada file *.misc  terdapat  nilai titik  awal  dan  titik  akhir  pengucapan  durasi  suatu  fonem. Sehingga  lamanya  durasi  suatu  fonem,  baik  fonem  vokal maupun  konsonan  dapat  diperoleh  dari  hasil  perhitungan yaitu  durasi  akhir  dikurang  durasi  awal.  Hasil  akhir analisis durasi fonrm berupa nilai durasi dari penutur yang terdiri dari nilai durasi minimal, maksimal dan durasi rata- rata dari tiap-tiap fonem vokal dan konsonan.

## D. Pemodelan Durasi Fonem Menggunakan Model Klatt
Pada  tahap  ini  mencari  nilai  konstanta  fonem  vokal maupun  konsonan.  Variabel  konstanta  diperoleh  dari persamaan (3) model durasi Klatt sebagai berikut:
D 0 = K. (D i – D min ) + D min (3)
Keterangan:
D 0 = Nilai durasi Klatt K = Nilai konstanta fonem konsonan/vokal D min = Nilai durasi minimal penutur D i = Nilai durasi rata-rata penutur
Nilai  D i dan  D min diperoleh  dari  hasil  analisis  durasi fonem. Nilai konstanta fonem diperoleh dari persamaan (4) sebagai berikut:
(4)
Keterangan:
K = Nilai konstanta fonem konsonan/vokal D 0 = Nilai durasi fonem penutur D min = Nilai durasi minimal penutur D i = Nilai durasi rata-rata penutur
Konstanta  fonem  ditentukan  berdasarkan  dua  aturan yang  digunakan  yaitu  berdasarkan  struktur  suku  kata  dan tipe  suku  kata.  Struktur  suku  kata  yang  digunakan merupakan  struktur  suku  kata  Bahasa  Indonesia  yang mengacu pada tabel 2 [25].
TABEL II S TRUKTUR S UKU K ATA B AHASA I NDONESIA DAN T IPE S UKU K ATA Struktur Suku Kata Tipe Suku Kata Contoh Kata V V1 a| V1 - ku VK V2; K1 ma - a| V2 ; f| K1 KV K2; V3 bang - s | K2 ; a| V3 KVK K3; V4; K4 a - k| K3 ; a| V4 ; n| K4 KKV K5; K6; V5 t| K5 ; r| K6 ; a| V5 - ge - di
KKVK K7; K8; V6; K9 p| K7 ; r| K8 ; a| V6 ; k| K9 - tis
VKK V7; K10; K11 e| V7 ; k| K10 ; s| K11 - tra
KVKK K12; V8; K13; K14 kon - t| K12 ; e| V8 ; k| K13 ; s | K14 - tu – al
KKVKK K15; K16; V9; K17; K18 t| K15 ; r| K16 ; a| V9 ; n| K17 ; s| K18 - por - ta – si
Struktur Suku Kata Tipe Suku Kata Contoh Kata KKKV K19; K20; K21; V10 s| K19 ; t| K20 ; r| K21 ; a| V10 - te – gi KKKVK K22; K23; K24; V11; K25 s| K22 ; t| K23 ; r| K24 ; u| V11 ; k| K25 – tur

## E. Prediksi Durasi Fonem
Tahap  ini  memprediksi  durasi  fonem  menggunakan model  Klatt.  Prediksi  durasi  dijalankan  pada Command Prompt. Berikut  diagram  alir  yang  menggambarkan proses  prediksi  durasi  fonem  menggunakan  model  durasi klatt dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar. 3 Diagram Alir Proses Prediksi Model Klatt

## F. Pengujian
Pengujian ini menggunakan beberapa metode pengujian, diantaranya pengujian standar kecepatan durasi , pengujian perbandingan  durasi  berdasarkan  durasi  fonem  terhadap 10 kalimat uji dan durasi kalimat terhadap 100 kalimat uji, Different  Mean  Opinion  Score (DMOS)  berdasarkan  10 kalimat  uji  dan Word  Error  Rate (WER)  berdasarkan  10 kalimat uji yang diambil dari hasil pengujian perbandingan durasi kalimat.

## G. Analisis Hasil Pengujian
Pada  tahap  ini,  hasil  pengujian  dari  prediksi  durasi fonem  menggunakan  model  Klatt  dianalisis  secara keseluruhan  untuk  mempermudah  dalam  penarikan kesimpulan.

## H. Penarikan Kesimpulan
Kesimpulan  dirumuskan  berdasarkan  tahapan-tahapan yang  telah  dilakukan  sebelumnya  yaitu  apakah  prediksi durasi  fonem  dengan  model  Klatt  pada  Bahasa  Melayu Pontianak dapat menghasilkan sintesa ucapan yang jelas.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Analisis Durasi Fonem
Hasil  analisis  durasi  fonem  dari  576  kalimat diperlukan  untuk  melakukan  prediksi  durasi  fonem
menggunakan  model  durasi  Klatt.  Hasil  analisis  yang digunakan  berupa  nilai  durasi  minimal  ( Dmin )  dan  durasi rata-rata ( D i ) yang terdapat pada tabel 3.
TABEL III H ASIL A NALISIS D URASI F ONEM
Fonem Jumlah Fonem Total Jumlah Durasi Fonem (ms) Durasi Minimal/ Dmin (ms) Durasi Maksimal (ms) Durasi Rata- rata/ D i (ms) a 4312 343264 12 848 80 e 602 47730 8 452 79 i 1234 116061 8 580 94 o 853 70642 15 938 83 u 1195 125447 8 586 105 e’ 2032 139831 4 729 96 ai 76 9811 25 320 129 au 61 11885 41 500 195 oi 7 2616 121 788 374 b 810 48522 4 551 60 c 157 10914 10 822 70 d 766 50105 7 922 65 f 2 82 39 43 41 g 350 22111 11 180 63 h 479 41189 8 598 86 j 378 23716 13 250 63 k 1992 138694 10 593 70 l 932 55845 8 761 60 m 810 65508 10 808 81 n 1356 116234 9 1234 86 p 754 48915 5 569 65 q 0 0 0 0 0 r 846 56582 3 365 67 s 773 75151 20 677 97 t 1310 81711 4 719 62 v 0 0 0 0 0 w 169 10028 17 146 59 x 0 0 0 0 0 y 183 13061 20 293 71 z 0 0 0 0 0 ng 832 83073 13 470 100 ny 80 7216 30 154 90 Total Jumlah 23351

## B. Hasil Analisis Konstanta Fonem
Hasil  analisis  konstanta  dari  576  kalimat  diperlukan untuk memprediksi durasi dengan model Klatt. Hasil nilai konstanta  fonem  vokal  dan  konsonan  dapat  dilihat  pada tabel 4 untuk konstanta  fonem  vokal, tabel 5 dan 6 untuk konstanta fonem konsonan.
TABEL IV H ASIL A NALISIS K ONSTANTA F ONEM V OKAL Tipe K Vokal Fonem Vokal a e i o
u e' ai au oi V1 1,4 1,3 1,0 1,2 0,9 1,9 0,0 0,0 2,6 V2 1,0 1,5 0,6 1,4 1,1 0,5 0,0 0,0 0,0 V3 1,1 1,2 1,2 1,2 1,0 0,9 1,0 0,9 0,7 V4 0,9 1,1 0,7 0,8 0,7 0,6 0,0 0,1 0,0 V5 1,0 0,8 0,9 0,8 0,6 1,0 0,9 0,0 0,0 V6 1,0 0,8 0,7 0,6 0,2 0,7 0,0 0,0 0,0 V7 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 V8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 V9 0,7 0,0 0,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
Tipe K Vokal Fonem Vokal a e i o u e' ai au oi V10 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 V11 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 TABEL V H ASIL A NALISIS K ONSTANTA F ONEM K ONSONAN ( B - M )
K Kon son an Fonem Konsonan b c d f g h j k l m K1 1,2 0,0 0,0 0,0 0,0 1,3 0,0 0,9 1,4 1,5 K2 1,0 0,9 1,0 0,0 0,9 0,6 1,0 1,1 0,9 0,8 K3 1,2 1,0 0,9 0,0 1,0 0,6 1,0 0,8 0,8 0,9 K4 1,7 0,0 1,6 0,0 0,5 1,1 0,0 1,0 2,2 1,3 K5 0,8 0,0 0,0 0,0 0,9 0,0 0,0 0,6 0,0 1,0 K6 0,5 0,6 0,8 0,0 0,8 0,0 0,8 0,7 0,6 0,0 K7 0,7 0,0 0,0 0,0 1,9 0,0 0,0 0,9 0,0 1,4 K8 0,4 0,0 0,6 0,0 0,0 0,0 0,5 0,6 0,5 1,0 K9 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,6 0,0 1,1 1,5 1,2 K10 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,1 K11 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K12 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K13 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K14 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K15 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K16 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K17 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,1 0,0 0,0 K18 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 … 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K25 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 TABEL VI
H ASIL A NALISIS K ONSTANTA F ONEM K ONSONAN ( N - NG )
K Kon son an Fonem Konsonan n p r s
t v w y ng ny
K1 1,3 1,1 1,5 1,5 1,5 0,0 0,0 0,0 1,6 0,0 K2 0,7 1,0 0,9 0,9 1,0 0,0 1,2 1,5 0,6 0,9 K3 0,7 0,8 0,7 0,9 0,8 1,5 1,0 0,9 0,7 1,1 K4 1,1 1,3 1,3 1,2 1,3 0,0 0,0 0,0 1,1 0,0 K5 1,0 1,0 0,8 1,3 0,7 0,0 0,0 0,0 0,6 0,0 K6 0,8 0,7 0,5 0,0 0,6 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0 K7 1,0 0,4 1,1 1,7 0,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K8 0,0 0,4 0,9 0,0 0,6 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K9 1,2 1,1 1,5 0,0 0,9 0,0 0,0 0,0 0,9 0,0 K10 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K11 0,0 0,0 0,0 1,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K12 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K13 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K14 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K15 0,0 0,0 0,0 0,0 0,7 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K16 0,0 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K17 0,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K18 0,0 0,0 0,0 1,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 … 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 K25 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

## C. Implementasi Model Durasi Klatt
Prediksi  durasi  fonem  menggunakan  model  durasi Klatt  ditampilkan  pada command  prompt seperti  yang terlihat pada gambar 4.
Gambar. 4 Hasil prediksi durasi fonem model Klatt

## D. Hasil dan Analisis Pengujian

## 1. Pengujian Standar Kecepatan Durasi
Pengujian  standar  kecepatan  durasi  dilakukan  untuk menentukan  kualitas  kecepatan  kalimat  yang  diucapkan. Tujuan  pengujian  ini  yaitu  kemampuan  untuk  menerima kecepatan ucapan (kejelasan dan pemahaman) yang masih bisa  diterima  oleh  pendengar.  Pengujian  ini  dilakukan terhadap  satu  kalimat  yang  digunakan  sebagai  standar untuk  penentuan  kualitas  kecepatan  ucapan.  Audio rekaman  kalimat  ini  dipercepat  -10%  hingga  -50%  dan diperlambat  10%  hingga  50%.  Analisis  hasil  uji  terdapat pada tabel 7.
TABEL VII A NALISIS H ASIL U JI S TANDAR K ECEPATAN D URASI
Range Hasil Uji Responden Kecepatan Durasi Ucapan (%) Rata-rata Hasil Uji Responden (%) 80% - 100% [sangat baik] -10% 100% 10% 100% -20% 93% 20% 83% 60% - 79% [baik] -30% 63% 40% - 59% [cukup baik] -40% 47% 30% 47% 20% - 39% [tidak baik] - - 0% - 19% [sangat tidak baik] -50% 13% 50% 0% 40% 0%
Tabel  5  menunjukkan  hasil  dari  pengujian  standar kecepatan  durasi  diperoleh  hasil  bahwa  responden  dapat menerima  ucapan  yang  dipercepat  maupun  diperlambat dalam  rentang  kecepatan  -20%  hingga  20%  dalam kategori sangat baik.

## 2. Pengujian Perbandingan Durasi
Pengujian  perbandingan  durasi  dilakukan  dua  kali perbandingan. Pengujian ini bertujuan untuk membandingkan  durasi  penutur  dan  durasi  klatt. Menghitung perbandingan durasi dapat dilakukan menggunakan rumus berikut:
Keterangan hasil persentase perbandingan nilai durasi. Nilai durasi (+) : durasi Klatt lebih lambat dari durasi penutur
Nilai durasi (-) : durasi Klatt lebih cepat dari durasi penutur
Nilai durasi (0) : durasi Klatt sama dengan durasi penutur

## a. Berdasarkan  Durasi  Fonem  Terhadap  10 Kalimat Uji
Pengujian  ini,  terlebih  dahulu  dilakukan  analisis perbandingan  nilai  durasi  berdasarkan  kalimat.  Hasil perbandingan durasi Klatt dan durasi penutur terhadap 10 kalimat  uji  dapat  dilihat  pada  tabel  8.  Kemudian  10 kalimat uji diuraikan lagi perbandingan durasi berdasarkan durasi fonem tiap-tiap kalimat.  Hasil analisis perbandingan durasi fonem dapat dilihat pada tabel 9.
TABEL VIII H ASIL P ERBANDINGAN D URASI K ALIMAT P ADA 10 K ALIMAT U JI Range Kecepatan Durasi Ucapan Jumlah Kalimat Persentase Kalimat 41% - 50% - - 31% - 40% - - 21% - 30% 2 20% 11% - 20% - - 1% - 10% 3 30% 0% 1 10% (-1%) - (-10%) 3 30% (-11%) - (-20%) 1 10% (-21%) - (-30%) - - (-31%) - (-40%) - - (-41%) - (-50%) - - Total Jumlah 10 100% TABEL IX A NALISIS H ASIL P ERBANDINGAN D URASI F ONEM
Range Kecepatan Durasi Ucapan Jumlah Fonem Total Fonem Persentase Total Fonem (-10%) – (10%) 320 42 13% (-20%) – (10%) 320 73 23% (-20%) – (20%) 320 95 30% (-30%) – (20%) 320 149 47% (-30%) – (30%) 320 166 52% (-40%) – (30%) 320 211 66% (-40%) – (40%) 320 223 70% (-50%) – (40%) 320 270 84% (-50%) – (50%) 320 278 87% Hasil analisis pengujian perbandingan durasi berdasarkan  fonem  dilihat  dari  dua  sisi  perbandingan terhadap 10 kalimat uji.
1) Hasil perbandingan durasi berdasarkan durasi kalimat Tabel 8 diperoleh  hasil  kecepatan  durasi  yang  dapat diterima  oleh  pendengar  berdasarkan  hasil  uji  standar kecepatan  durasi  pada  tabel  7  dalam range kecepatan durasi 20% hingga -20% pada kategori sangat baik adalah sebanyak 80% kalimat dari 10 kalimat uji.
2) Hasil perbandingan durasi berdasarkan durasi fonem Tabel  9 menampilkan  analisis  hasil  perbandingan durasi  fonem  yang  masuk  dalam  kategori  sangat  baik berdasarkan  hasil  pengujian  standar  kecepatan  durasi. Maka  dari  hasil  pengujian  perbandingan  durasi  Klatt  dan durasi  penutur  berdasarkan  durasi  fonem,  kecepatan durasi fonem dari model Klatt yang termasuk dalam range kategori  sangat  baik  sebesar  95  fonem  (vokal  maupun
konsonan) dengan persentase 30% fonem dari 320 fonem terhadap 10 kalimat uji.

## b. Pengujian Perbandingan Durasi Berdasarkan Durasi Kalimat Terhadap 100 Kalimat Uji
Hasil  analisis  perbandingan  durasi  berdasarkan  durasi kalimat dapat dilihat pada tabel 10.
TABEL X H ASIL A NALISI P ENGUJIAN P ERBANDINGAN N ILAI D URASI K ALIMAT Range Kecepatan Durasi Ucapan Jumlah Kalimat Persentase Kalimat 41% - 50% - - 31% - 40% - - 21% - 30% 3 3% 11% - 20% 9 9% 1% - 10% 34 34% 0% 4 4% (-1%) - (-10%) 30 30% (-11%) - (-20%) 17 17% (-21%) - (-30%) 3 3% (-31%) - (-40%) - - (-41%) - (-50%) - - Total Jumlah 100 100% Tabel 10 diperoleh hasil analisis pengujian perbandingan  nilai  durasi  kalimat  yang  kecepatan durasinya dapat diterima oleh pendengar berdasarkan hasil uji  standar  kecepatan  durasi  pada  tabel  7  dalam range kecepatan  durasi  -20%  hingga  20%  pada  kategori  sangat baik adalah sebanyak 94% kalimat dari 100 kalimat uji.

## K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  terhadap prediksi durasi yang dilakukan menggunakan model Klatt pada  bahasa  Melayu  Pontianak,  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut.
1. Berdasarkan hasil pengujian standar kecepatan durasi, pendengar  dapat  menerima  ucapan  yang  dipercepat maupun  diperlambat  dalam  rentang  kecepatan  -20% hingga 20% dalam kategori sangat baik.
2. Berdasarkan pengujian perbandingan durasi. Hasil  perbandingan  nilai  durasi  berdasarkan durasi  fonem  pada  10  kalimat  uji  dari  320  fonem diperoleh  95  fonem  atau  30%  yang  termasuk  dalam rentang kecepatan durasi ucapan pada kategori sangat baik.  Perbandingan  jumlah  fonem  vokal  dan konsonan  terhadap  95  fonem  pada  kategori  sangat baik  yaitu  fonem  vokal  sebanyak  42.1%  (40  fonem) dan  fonem  konsonan  sebanyak  57.8%  (55  fonem). Hasil  perbandingan  durasi  kalimat  terhadap  100 kalimat  uji  diperoleh  94%  kalimat  yang  termasuk dalam rentang kecepatan durasi ucapan pada kategori sangat baik.
3. Berdasarkan  pengujian  perbandingan  model  durasi Klatt  yang  menggunakan  aturan  suku  kata  dan  tipe suku kata dapat memprediksi durasi fonem total pada ucapan  sintesa  bahasa  Melayu  Pontianak  namun masih  perlu  penelitian  lanjut  untuk  memprediksi durasi masing-masing fonem.
R EFERENSI
[1] Arman,  a.  A.  2008,  Maret  14.  Konversi  Teks  ke  Ucapan. Retrieved from Teknologi Bahasa: https://teknologibahasa.wordpress.com/category/text-to-speech/
[2] Benesty,  J.,  Sondhi,  M.  M.,  dan  Huang,  Y.  2008. Springer Handbook of Speech Processing . Berlin: Springer-Verlag.
[3] Salita  Ulitia  Prini  dan  Ary  Setijadi  Prihatmanto.  2015.
Penambahan  Emosi  Menggunakan  Metode  Manipulasi  Prosodi Untuk  Sistem  Text  To  Speech  Bahasa  Indonesia.  Research  Gate, Halaman 7.
[4] Tritoasmoro,  I.  I.  2006.  Text  To  Speech  Bahasa  Indonesia Menggunakan  Concatenation  Synthesizer  Berbasis  Fonem. Seminar Nasional Sistem dan Informatika, Halaman 3.
[5] Rupayani,  N.  L.,  Antara  Kesiman, M.  W., dan  Agus  Wirawan,  I. M.  2011.  Pengembangan  Media  Text  To  Speech  Untuk  Aplikasi Tokoh  Virtual.  Prosiding  Seminar  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika, Halaman 2.
[6] Mentari Putri, M. D. 2016. Text to Speech Engine Generik Bahasa Bugis Wajo. Research Gate, Halaman 12.
[7] Guntoro, Erwin. 2019. Development of Text-to-Speech for Malay Pontianak  Dialect  Based  Hidden  Markov  Model  with  Phoneme. TELKOMNIKA.
[8] Kamiludin,  M.  I.  2017.  Prediksi  Jeda  Pada  Ucapan  Bahasa Melayu Pontianak dengan Menggunakan Metode Shallow Parsing. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi JUSTIN, Halaman 1.
[9] Ricky. 2011. Kamus Digital Dengar Tulis Ucap Bahasa Indonesia. eprints, 1.
[10] Kasparaitis,  Piju;  dan  Beniušė,  Margarita.  2016. Automatic Parameters Estimation of the D. Klatt Phoneme Duration Model . ResearchGate.
[11] Rao,  K.  S.  2012. SpringerBriefs  in  Electrical  and  Computer Engineering . Kharagpur: Amy Neustein.
[12] Setiawan,  A.  F.  2016.  Text  To  Speech  Bahasa  Indonesia Menggunakan Metode Diphone Concatenation. Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri, Halaman B.38.
[13] Hasan,  A.,  Lapoliwa,  H.,  dan  Soenjono,  D.  2000.  Tata  Bahasa Baku  Bahasa  Indonesia  Edisi  Ketiga.  Jakarta:  Departemen Pendidikan dan Kebudayaan, Republik Indonesia.
[14] Setyaningsih, Y., dan R, K. R. 2014. Fonologi Bahasa Indonesia : Mengkaji  Tata  Bunyi  Dalam  Perspektif  Linguistik  Edukasi. Yogyakarta: Universitas Sanata Dharma.
[15] Arief,  H.  A.  2018,  Juni  24.  Deskripsi  Bunyi  Bahasa  Melayu Pontianak.  Retrieved  from  Repository  Universitas  Airlangga: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/14435
[16] Dwi Putra, E. P., dan Hartati, U. 2016. Perbedaan Bahasa Melayu Pontianak  Kalimantan  Barat  dengan  Bahasa  Indonesia  Standar. CARAKA, Halaman 149-155.
[17] Mega  Ratnawati,  N.  K.  2018,  Mei  26.  Fonem  Suprasegmental  /
Ciri-ciri Prosodi. Retrieved from Jani Indonesia : https://janindonesia. file s.wordpress.com/2016/05/fonem- suprasegmental1.pdf
[18] Klatt,  D.  H.  1987,  May  1. Review of  Text-To-Speech  Conversion for English. Cambridge : Acoustical Society of America.
[19] Campbell, N. 2000. Timing In Speech: A Multi-Level Process . In M.  Horne,  Text,  Speech  and  Language  Technology  p.  Halaman 289. Sweden: Kluwer Academic Publishers in 2000.
[20] Öztürk, Ö. 2014. Modeling Phoneme Durations and Fundamental Frequency  Conturs  in  Turkish  Speech .  Research  Gate,  Halaman 26.
[21] Klatt,  D.  H.  1973,  June  26. Interaction  Between  two  factors  that influence vowel duration : Acoustical Society of America.
[22] Simões,  A.  1990. Predicting  Sound  Segment  Duration  in Connected Speech:  An  Acoustical Study of  Brazilian  Portuguese . International  Speech  Communication  Association  ISCA-Speech, Halaman 175.
[23] Priyowidodo, S., dan Irwan, D. 2010. Speech Synthesizer Bahasa Indonesia  Berbasis Diphone MBROLA.  Seminar  Nasional  Ilmu Komputer SNIKOM, Halaman 305.
[24] Narullita, A. 2009. Aplikasi Pensintesa Ucapan Bahasa Indonesia Sebagai Pembaca Email. Eprints, Halaman 1.
[25] Sanjoko,  Y.  2015.  Perbandingan  Karakteristik  Fonem  Bahasa Indonesia Dengan Bahasa Lasalimu. KANDAI, Halaman 61.